断电保护式压力机用安全控制双联阀

通过对国内外双联阀技术水平、品质及市场的分析,进一步探讨了断电保护式压力机用安全控制双联阀研发的方向以及研发过程中在可靠性工程技术等方面应注意的问题。     

基于网络轨迹的协议逆向技术研究进展

协议逆向广泛应用于入侵检测系统、深度包检测、模糊测试、僵尸网络检测等领域.首先给出了协议逆向工程的形式化定义和基本原理,然后针对网络运行轨迹的协议逆向方法和工具从协议格式提取和协议状态机推断两个方面对现有的协议逆向方法进行了详细分析,阐释其基本模块、主要原理和特点,最后从多个角度对现有算法进行了比较,对基于网络流量的协...     

含高比例光伏出力的长期分布式储能配置研究

由于光伏出力的不稳定性,在包含高比例光伏出力的区域,需要配置储能设备才能实现能源供需平衡。为实现长期经济效益最大化,应分析含高比例光伏出力区域的分布式储能优化方法,设计分布式储能的选址和容量分配方案。首先,针对光伏出力的间歇性,从电量出发,利用改进的快速排序算法建立了特征光伏曲线的选择算法。其次,利用FCM模糊聚类算法,设计了用能曲线的选择算法。分析选择的曲线,得到每个用户的特征电量。以特征电量和成本为依据,得出了储能站的位置选择和容量关联方程。再次,采用贪心算法的基本思路对方程进行求解,得到了最优的储能配置方程。对方程进行优化,可以将储能的容量分配至不同的用户。此外,还考虑了未来因素对储能配置的影响。最后,为了验证算法的有效性,以某工业园区的数据为依据进行了实验分析,取得了较好的效果。     

语言修饰集的研究现状与前景

语言修饰集作为一种刻画不确定信息的有效表达方式,用更加符合语言习惯的表达形式描述决策者对事物的评价结果.与其他语言术语相比,语言修饰集旨在修正隶属函数使其在表达专家的决策信息过程中更具有有效性、客观性,因此基于语言修饰集的研究是非常必要的.鉴于此,对语言修饰集的发展进行综述:首先回顾语言修饰集的研究背景;然后对语言修饰集在运算法则、语义量化、模糊逻辑、分类器等方面的发展进行回顾,同时介绍一些基于语言修饰集在情感分析、工程风险管理等方面的应用;最后展望语言修饰集的研究前景.     

类dropout的具有新型栈式结构的层次支持向量机

基于对抗学习提出一种类dropout的具有新型栈式结构的层次支持向量机(D-S-SVM)。随机抽取一定比例的样本攻击其标签类型使其成为对抗样本,利用支持向量机对包含对抗样本的训练集进行对抗学习生成对抗支持向量机(A-SVM)。通过栈式结构原理逐层级联一定数量的子分类器(即A-SVM)构建D-S-SVM。在该模型中计算子分类器输出误差对输入样本的一阶梯度信息,并结合dropout将部分一阶梯度信息嵌入到原输入样本特征中生成新样本作为下一个子分类器的输入。该模型不仅提供了一种新颖的层次结构级联方式,且实验结果表明它能够逐层提高数据分类精度且具有较强的泛化性能。     

路面工程中的车-路相互作用研究进展

作为路面工程中的核心科学问题,车-路相互作用是评估车辆在道路上的行驶安全性与舒适性、理解路表特性及路面病害的发展演化等问题的关键.由路面不平度引起的车辆振动会影响行车安全性与驾驶舒适性,而车辆对路面会造成不同程度的破坏,车-胎-路是一个相互作用的耦合系统.由于问题本身的复杂性与其影响因素的随机性,相对独立的多尺度研究方法之间缺乏数据的有效交互,导致不同指标间的适用性不理想.因此,结合现有路面工程中的车-路相互作用所涉及到的路面宏观力学响应、路表纹理的多尺度表征、考虑胎面细观花纹的路表抗滑评估等方面的研究现状,对车-路相互作用过程中的路表纹理的时间演化过程、路面滑水现象导致的车辆失稳判定、沥青混合料的细观接触特性等关键问题进行归纳,参考已有研究成果提出现有车-路相互作用的评价指标,最后从路面工程角度对车-路相互作用问题研究的未来发展方向进行展望.     

一种面向IPv6网络空间的特征水印生成与嵌入方案研究

在有限的时空资源条件下,研究人员使用网络隐蔽通道,基于少量的水印信息来追踪攻击流,定位真实攻击源.然而,水印内容和位置的相对固定会造成追踪的流量呈现出自相似性,并且IPv6协议内嵌的IPsec加密协议限制了载体的选择范围,基于单一载体的水印嵌入方案更容易被识别攻击.因此针对水印隐蔽性的优化目标,结合IPv6报文中间节点不分片的特性,考虑间断性传输网络和流速较慢网络的特征提取限制,设计目标流关联的特征水印序列提取策略,针对不同的网络传输场景,制定了包依赖的基于混合隐蔽通道和时间依赖的基于混合时隙的水印嵌入方式.模拟实验表明:提出的水印生成与嵌入技术,能够在保证一定准确率的前提下,降低水印嵌入对原始流量的影响,减少水印被识别攻击的概率,提高水印的隐蔽性.     

基于混合特征指纹的无线设备身份识别方法

无线网络利用开放性的无线信道传输数据,因此容易遭受设备假冒攻击和通信数据伪造攻击,而防范此类攻击需要精准的设备识别.基于信道状态信息(channel state information,CSI)指纹的设备识别技术利用无线信道特征来识别设备.由于CSI提供细粒度的信道特征,并且可以从OFDM无线设备中轻松获取,因此该技术受到广泛的关注.但是反映无线信道特征的CSI指纹会随着终端的位置和所处环境的改变而改变,并且现有技术通常将机器学习用于指纹匹配以追求高识别准确率,随之而来的高计算复杂度使其无法在计算能力有限的嵌入式设备中实现.针对上述问题,提出了 一种基于混合特征指纹的设备身份识别方法,包含终端接入时和通信时的设备识别在接入时,引入了与终端外界因素无关的数据包到达时间间隔分布(packet arrival interval distribution,PAID)指纹进行识别,以弥补CSI指纹的缺陷;在通信时,借助CSI可以逐包获取的特点,从每个报文中提取CSI指纹并进行实时识别.同时,提出了一种计算复杂度较低的指纹匹配方案,以保证在计算能力有限的设备中也能快速且准确地识别终端在树莓派上实现了设备识别原型系统并开展了实验,实验表明:该系统在接入时和通信时的识别准确率最高可达98.17％和98.7％,通信时单个数据包的识别时间仅需0.142 ms.     

桩端后压浆灌注桩长期承载性能试验研究

为研究后压浆灌注桩的长期工作性能,以银川北京路延伸及滨河黄河大桥为工程背景开展试桩静载试验,通过对比不同时间后压浆桩承载力的实测结果,并结合数值模拟结果进行对比分析,研究了后压浆灌注桩的长期承载性能及桩基阻力随时间的变化规律。结果表明：桩端后压浆形成的水泥土加固体,其强度随时间的推移而增长,使桩端阻力进一步增强,桩端后压浆存在时间效应;桩端后压浆导致浆液上返而在靠近桩端的桩侧处形成浆土混合物,使桩侧摩阻力随时间推移不断增强,占极限承载力的比例逐渐增大;与未压浆桩相比,在相同荷载作用下,桩端后压浆桩基的沉降随时间增长而减小并趋于稳定。